分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

江崎貴裕(著者)

• 販売会社／発売会社: ソシム
• 発売年月日: 2020/12/15
• JAN: 9784802612906

商品レビュー

2024/08/03

お勉強のための本としては
かなり気軽で、読むための負荷がほとんどかからない良い本でした。このシリーズ揃えたいな〜

2023/10/22

『データ解釈学』
網羅性★★★★★
分析方法★★★★★
解釈　　★★★★

【購読動機】
目的に沿うデータを取得、集計し、解釈をするシーンがあります。他社のIR資料を理解するもその一つです。こうした業務を重ねるなかで「解釈」という行為の幅の広さを再認識することになりました。
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【本書の特徴】
データを集計、分析する領域に関心ある人向けです。目的別にデータ集計、分析手法の紹介があります。また、そのメリット、デメリットの記述もあります。冒頭にあるとおり、網羅性が高い書籍です。
一方で、わたくしのようにデータを分析する手法よりも、解釈のやり方に課題、関心があるひとには少し難易度が高いかもしれません。
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【学べたこと】
私が観察するデータ群には、大きく２つの種類にわかれます。サンプル点数が比較的多いものと少ないものです。
データ群が多い場合には、分布図を観察することの有益性を認識することができました。
また、異常値がある場合は、含めた場合と除去した場合の２種比較をすることの意義も学べました。
＜データ分析。主な目的とデザイン＞
１） データ記述・探索
特徴の強さ・特筆性を明るくすること。
２） 予測
目的変数を設定→予測モデリングの構築をすること。
３） 因果推論
目的変数と説明変数の関係性の強弱を明るくすること。
＜因果関係を判定するための基準＞
１） 頑強性
２） 一貫性
３） 特異性
４） 時間制
５） 用量反応関係
６） 妥当性
７） 整合性
８） 実験の有無
９） 類似性
＜さいごに＞
例えば、１つの事象（不具合含む）を観察したときに、それが過去の事象と比較して、３）特異性なのか？９）類似性があることなのか？を区別することで、その後の解決に向けての解釈の展開が合理的になるすことを理解できます。
また、事実を並列にするときに、推理小説のように４）時間別にプロットすることの有効性も理解できます。
学生時代に統計学を避け、別の科目を取得したことを思い出しつつ、書を閉じました。。。

2023/09/18

モデルのパートなど、入門書にしては難しく感じるところもありましたが、広く浅く、とりあえずデータ分析についてざっと知りたい人に向いていると思います。
データの解釈という点でもう少し踏み込んだ内容を期待していましたが、第３部で基本的なことに軽く触れていた程度でした。